Spelling suggestions: "subject:"monitorou"" "subject:"monitorovací""
1 |
EEG-based depth of anesthesia measurement:separating the effects of propofol and remifentanilKortelainen, J. (Jukka) 16 August 2011 (has links)
Abstract
Within the last few decades, electroencephalogram (EEG) has become a widely used tool for the automatic assessment of depth of anesthesia. The EEG-based depth of anesthesia measurement has been associated with several advantages, such as a decreased incidence of intraoperative awareness and recall, faster recovery, and reduced consumption of anesthetics. However, the measurement is challenged by simultaneous administration of different types of anesthetics, which is the common practice in the operating rooms today. Especially, the assessment of depth of anesthesia induced by supplementing the primary anesthetic drug, i.e. the hypnotic agent, with an opioid has been raised as one of the major problems in the field.
In this thesis, the EEG-based depth of anesthesia measurement during multidrug infusion with propofol (hypnotic agent) and remifentanil (opioid) is addressed. The problem is approached by first giving a quantitative description for the EEG changes occurring during propofol infusion. Two different methods, both utilizing the spectral properties of EEG, for this are presented. Next, the effects of remifentanil on the clinical signs and EEG changes during propofol infusion are investigated by applying the first one of the presented methods. Coadministration of opioid is shown to significantly modify the mutual relations of the EEG changes and the clinical signs of the patient. Furthermore, remifentanil is found to significantly affect the EEG itself, more specifically, the power spectrum and derived quantitative parameters during propofol infusion. This effect is strongly dependent on the level of anesthesia. Finally, by utilizing the results on the effects of remifentanil, a technology is developed for the assessment of depth of propofol-remifentanil anesthesia. The technology is based on improving the determination of the anesthetic state of the patient by EEG-based separation of the effects of propofol and remifentanil.
The thesis provides a framework for the depth of anesthesia measurement during multidrug administration with propofol and remifentanil. Due to the similar mechanisms of action, the results are likely to be generalizable to other hypnotic-opioid drug combinations. The study thus offers potential for the development of more advanced systems for automatic monitoring of depth of anesthesia. / Tiivistelmä
Viime vuosikymmeninä elektroenkefalogrammista (EEG) on tullut suosittu apuväline anestesian syvyyden automaattisessa seurannassa. EEG-pohjaisella anestesian syvyyden mittauksella on saavutettu useita hyötyjä: sillä on pystytty esimerkiksi vähentämään leikkauksen aikaista hereillä oloa, pienentämään anesteettien kulutusta sekä nopeuttamaan anestesiasta palautumista. Mittaus on kuitenkin haasteellista yhdistelmäanestesiassa, jossa useampaa erityyppistä anesteettia käytetään samanaikaisesti. Erityisesti nykyisin yleisesti käytössä oleva tapa täydentää pääasiallista anesteettia eli hypnoottia opioidilla on nostettu yhdeksi merkittävimmistä haasteista automaattisessa anestesian syvyyden mittauksessa.
Väitöskirja käsittelee EEG-pohjaista anestesian syvyyden mittausta käytettäessä propofolin (hypnootti) ja remifentaniilin (opioidi) yhdistelmää. Ongelmaa lähestytään antamalla aluksi kvantitatiivinen kuvaus propofoli-induktion aikana ilmeneville EEG-muutoksille. Tähän tarkoitukseen esitetään kaksi menetelmää, joista molemmat hyödyntävät EEG:n taajuussisältöä. Seuraavaksi remifentaniilin vaikutusta potilaan kliinisiin merkkeihin sekä EEG-muutoksiin propofoli-infuusion aikana tutkitaan soveltamalla ensimmäistä esitetyistä menetelmistä. Opioidin osoitetaan vaikuttavan merkittävästi EEG-muutosten ja kliinisten merkkien väliseen yhteyteen. Lisäksi remifentaniilin todetaan vaikuttavan merkittävästi myös propofoli-infuusion aikana ilmeneviin EEG-muutoksiin. Vaikutus heijastuu signaalin tehotiheysspektriin sekä siitä johdettuihin kvantitatiivisiin parametreihin ja on vahvasti riippuvainen anestesian syvyydestä. Lopuksi, hyödyntämällä tuloksia remifentaniilin vaikutuksista, esitetään teknologia propofoli-remifentanilli-yhdistelmäanestesian syvyyden mittaukseen. Teknologia perustuu propofolin ja remifentaniilin vaikutusten EEG-pohjaiseen erotteluun ja tätä hyödyntäen potilaan anestesian syvyyden tarkempaan määrittämiseen.
Väitöskirja tarjoaa tarvittavan tutkimustiedon sekä teknologian propofoli-remifentanilli-yhdistelmäanestesian syvyyden mittaukseen. Samankaltaisten vaikutusmekanismien vuoksi tulokset on mahdollista yleistää myös muille hypnootti-opioidi-lääkeyhdistelmille. Tutkimus avaa näin uusia mahdollisuuksia kehittää edistyneempiä anestesian syvyyttä automaattisesti seuraavia järjestelmiä.
|
2 |
Special measurements and control models for a basic oxygen furnace (BOF)Ruuska, J. (Jari) 01 May 2012 (has links)
Abstract
The target in this thesis was to study selected special measurements in a basic oxygen furnace (BOF) and develop a model to predict the steel temperature at the end of the oxygen blow. Furthermore, the work aimed at increasing knowledge on measurements and phenomena in the converter and in this way improve the possibility of more efficient monitoring and control of the process.
Special measurements were investigated to obtain more knowledge about their usability in running the converter process. Analysing the measurement results also led to new process knowledge. The usage of a Radio Wave Interferometer (RWI) was seen as beneficial as it makes it possible to see the rising trend of the liquid surface level in advance and to perform some corrective actions to avoid excessive foaming and possible splashing out from the converter. Acoustic measurement could also detect trends in advance, but it was found to be sensitive to disturbing noise from the surroundings. Splashing measurement gives information about the current state of the slag but not advance information. Nevertheless, the measurements revealed several factors that usually increase splashing. It would be best to use the knowledge from two different measurements, for example RWI and splashing measurement, to predict increasing splashing, which causes significant iron losses.
The development of the models for end temperature prediction and additional materials provided a lot of knowledge about the factors affecting the temperature. Factors that were used in grouping were the BOF number, heat size and end carbon content. However, there were many heats that did not satisfy the target. Furthermore, there is a need for additional research into temperature progress and its control in BOF. It would also be useful to study the effect of additional materials more systematically.
There are other factors, such as the oxygen flow rate and lance height, which affect the temperature that are not included in the models. Some of the factors are measurable and some are not. There is still a need for more research in this area. This work strengthens the impression that the converter process is a complex one. It was noticed; as always in process development, that continuous monitoring and efforts are required to observe the changes in process conditions, raw materials or running practices. Otherwise, the benefit of the improvements and models will be lessened. However, it would be possible to set acknowledged routines and warnings into the improved monitoring system to help the operators notice the need for system tuning. A monitoring system would provide financial benefits in terms of having fewer reblowings, better yield and better quality of final product. Savings in raw materials can also be attained as the controllability of the process becomes better. As the monitoring system contains a database of guidelines, it would form a good basis for new employees to become familiar with the process and thus facilitate their training. / Tiivistelmä
Tämän opinnäytteen tarkoitus oli tutkia teräskonvertterin valittuja erikoismittauksia ja kehittää malli ennustamaan teräksen lämpötilaa happipuhalluksen lopussa. Työn tarkoituksena oli lisätä tietämystä mittauksista ja ilmiöistä konvertterissa ja tällä tapaa lisätä mahdollisuuksia prosessin tehokkaampaan monitorointiin ja ohjaukseen.
Erikoismittauksia tutkittiin lisätietämyksen saamiseksi niiden käytettävyydestä konvertteriprosessin ajossa. Mittausten analysointi tuotti myös uutta prosessitietämystä. Radioaaltointerferometrin (RWI) käyttö koettiin hyödylliseksi, koska on mahdollista havaita kuonan pinnankorkeuden nousu ennakkoon ja suorittaa joitakin korjaavia toimenpiteitä liiallisen kuohumisen ja lopulta roiskumisen estämiseksi ulos konvertterista. Äänimittaus voi myös havaita trendin ennakkoon, mutta huomattiin sen olevan herkkä ympäristön häiriöäänille. Roiskemittaus antaa tietoa kuonan sen hetkisestä tilasta, mutta ei ennakkoon. Mittaukset toivat kuitenkin esiin useita tekijöitä, jotka yleensä lisäävät roiskumista. Olisi parasta käyttää kahden eri mittauksen tietoa, RWI ja roiskemittaus, ennustettaessa lisääntyvää roiskumista, joka aiheuttaa huomattavia rautahäviöitä.
Loppulämpötilan ennustamiseen kehitetyn mallin ja lisäainemallin kehittäminen antoi paljon tietoa tekijöistä, jotka vaikuttavat lämpötilaan. Tekijät, joita käytettiin ryhmittelyssä, olivat konvertterinumero, panoskoko ja loppuhiilipitoisuus. Mallin soveltamisesta huolimatta jäi edelleen useita sulatuksia, jotka eivät osuneet tavoitteeseen. On edelleen tarve teräskonvertterin lämpötilakäyttäytymisen ja sen hallinnan lisätutkimukselle konvertterissa. Myös lisäaineiden vaikutusta lämpötilaan olisi hyödyllistä tutkia systemaattisemmin.
On edelleen muita tekijöitä, esimerkiksi hapen virtausnopeus ja lanssin korkeus, jotka vaikuttavat lämpötilaan, mutta jotka eivät ole mukana malleissa. Osa näistä tekijöistä on mitattavia suureita ja osa ei. Lisätutkimukselle on edelleen tilaa tällä alueella. Tämä työ vahvistaa edelleen käsitystä, että konvertteriprosessi on monimutkainen. Huomattiin, kuten aina prosessikehityksessä, että jatkuvaa kehitystyötä pitää tehdä prosessiolosuhteiden, raaka-aineiden ja ajopraktiikoiden muutosten huomaamiseksi. Muuten parannusten ja mallien antama hyöty heikkenee. Monitorointijärjestelmään olisi mahdollista kehittää rutiineja ja varoituksia operaattorien avuksi, jotta he huomaisivat järjestelmävirityksen tarpeen. Monitorointijärjestelmä toisi taloudellista hyötyä, mm. lisäpuhallusten vähentymisen, lopputuotteen paremman saannon ja laadun muodossa. Raaka-ainesäästöjä voidaan saavuttaa prosessin ohjattavuuden parantuessa. Monitorointijärjestelmän sisältäessä sääntötietokannan, se luo hyvän pohjan uusille työntekijöille tutustua prosessiin ja näin heidän koulutuksensa onnistuisi helpommin.
|
3 |
Methods for machine vision based driver monitoring applications /Kutila, Matti. January 2006 (has links) (PDF)
Diss. Tampereen teknillinen korkeakoulu, 2006. / Myös verkkojulkaisuna.
|
4 |
A Bayesian network based on-line risk prediction framework for interdependent critical infrastructuresSchaberreiter, T. (Thomas) 04 October 2013 (has links)
Abstract
Critical Infrastructures (CIs) are an integral part of our society and economy. Services like electricity supply or telecommunication services are expected to be available at all times and a service failure may have catastrophic consequences for society or economy. Current CI protection strategies are from a time when CIs or CI sectors could be operated more or less self-sufficient and interconnections among CIs or CI sectors, which may lead to cascading service failures to other CIs or CI sectors, where not as omnipresent as today.
In this PhD thesis, a cross-sector CI model for on-line risk monitoring of CI services, called CI security model, is presented. The model allows to monitor a CI service risk and to notify services that depend on it of possible risks in order to reduce and mitigate possible cascading failures. The model estimates CI service risk by observing the CI service state as measured by base measurements (e.g. sensor or software states) within the CI service components and by observing the experienced service risk of CI services it depends on (CI service dependencies). CI service risk is estimated in a probabilistic way using a Bayesian network based approach. Furthermore, the model allows CI service risk prediction in the short-term, mid-term and long-term future, given a current CI service risk and it allows to model interdependencies (a CI service risk that loops back to the originating service via dependencies), a special case that is difficult to model using Bayesian networks. The representation of a CI as a CI security model requires analysis. In this PhD thesis, a CI analysis method based on the PROTOS-MATINE dependency analysis methodology is presented in order to analyse CIs and represent them as CI services, CI service dependencies and base measurements. Additional research presented in this PhD thesis is related to a study of assurance indicators able to perform an on-line evaluation of the correctness of risk estimates within a CI service, as well as for risk estimates received from dependencies. A tool that supports all steps of establishing a CI security model was implemented during this PhD research. The research on the CI security model and the assurance indicators was validated based on a case study and the initial results suggest its applicability to CI environments. / Tiivistelmä
Tässä väitöskirjassa esitellään läpileikkausmalli kriittisten infrastruktuurien jatkuvaan käytön riskimallinnukseen. Tämän mallin avulla voidaan tiedottaa toisistaan riippuvaisia palveluita mahdollisista vaaroista, ja siten pysäyttää tai hidastaa toisiinsa vaikuttavat ja kumuloituvat vikaantumiset. Malli analysoi kriittisen infrastruktuurin palveluriskiä tutkimalla kriittisen infrastruktuuripalvelun tilan, joka on mitattu perusmittauksella (esimerkiksi anturi- tai ohjelmistotiloina) kriittisen infrastruktuurin palvelukomponenttien välillä ja tarkkailemalla koetun kriittisen infrastruktuurin palveluriskiä, joista palvelut riippuvat (kriittisen infrastruktuurin palveluriippuvuudet). Kriittisen infrastruktuurin palveluriski arvioidaan todennäköisyyden avulla käyttämällä Bayes-verkkoja. Lisäksi malli mahdollistaa tulevien riskien ennustamisen lyhyellä, keskipitkällä ja pitkällä aikavälillä, ja mahdollistaa niiden keskinäisten riippuvuuksien mallintamisen, joka on yleensä vaikea esittää Bayes-verkoissa. Kriittisen infrastruktuurin esittäminen kriittisen infrastruktuurin tietoturvamallina edellyttää analyysiä. Tässä väitöskirjassa esitellään kriittisen infrastruktuurin analyysimenetelmä, joka perustuu PROTOS-MATINE -riippuvuusanalyysimetodologiaan. Kriittiset infrastruktuurit esitetään kriittisen infrastruktuurin palveluina, palvelujen keskinäisinä riippuvuuksina ja perusmittauksina. Lisäksi tutkitaan varmuusindikaattoreita, joilla voidaan tutkia suoraan toiminnassa olevan kriittisen infrastruktuuripalvelun riskianalyysin oikeellisuutta, kuin myös riskiarvioita riippuvuuksista. Tutkimuksessa laadittiin työkalu, joka tukee kriittisen infrastruktuurin tietoturvamallin toteuttamisen kaikkia vaiheita. Kriittisen infrastruktuurin tietoturvamalli ja varmuusindikaattorien oikeellisuus vahvistettiin konseptitutkimuksella, ja alustavat tulokset osoittavat menetelmän toimivuuden. / Kurzfassung
In dieser Doktorarbeit wird ein Sektorübergreifendes Modell für die kontinuierliche Risikoabschätzung von kritische Infrastrukturen im laufenden Betrieb vorgestellt. Das Modell erlaubt es, Dienstleistungen, die in Abhängigkeit einer anderen Dienstleistung stehen, über mögliche Gefahren zu informieren und damit die Gefahr des Übergriffs von Risiken in andere Teile zu stoppen oder zu minimieren. Mit dem Modell können Gefahren in einer Dienstleistung anhand der Überwachung von kontinuierlichen Messungen (zum Beispiel Sensoren oder Softwarestatus) sowie der Überwachung von Gefahren in Dienstleistungen, die eine Abhängigkeit darstellen, analysiert werden. Die Abschätzung von Gefahren erfolgt probabilistisch mittels eines Bayessches Netzwerks. Zusätzlich erlaubt dieses Modell die Voraussage von zukünftigen Risiken in der kurzfristigen, mittelfristigen und langfristigen Zukunft und es erlaubt die Modellierung von gegenseitigen Abhängigkeiten, die im Allgemeinen schwer mit Bayesschen Netzwerken darzustellen sind. Um eine kritische Infrastruktur als ein solches Modell darzustellen, muss eine Analyse der kritischen Infrastruktur durchgeführt werden. In dieser Doktorarbeit wird diese Analyse durch die PROTOS-MATINE Methode zur Analyse von Abhängigkeiten unterstützt. Zusätzlich zu dem vorgestellten Modell wird in dieser Doktorarbeit eine Studie über Indikatoren, die das Vertrauen in die Genauigkeit einer Risikoabschätzung evaluieren können, vorgestellt. Die Studie beschäftigt sich sowohl mit der Evaluierung von Risikoabschätzungen innerhalb von Dienstleistungen als auch mit der Evaluierung von Risikoabschätzungen, die von Dienstleistungen erhalten wurden, die eine Abhängigkeiten darstellen. Eine Software, die alle Aspekte der Erstellung des vorgestellten Modells unterstützt, wurde entwickelt. Sowohl das präsentierte Modell zur Abschätzung von Risiken in kritischen Infrastrukturen als auch die Indikatoren zur Uberprüfung der Risikoabschätzungen wurden anhand einer Machbarkeitsstudie validiert. Erste Ergebnisse suggerieren die Anwendbarkeit dieser Konzepte auf kritische Infrastrukturen.
|
Page generated in 0.0711 seconds